Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

Lancement du modèle Claude 2.1 avec une fenêtre contextuelle de 200K : Quoi de neuf ?

Posted on November 24, 2023 by - Entreprises, Intelligence artificielle, Outils d'IA, Productivité

Claude 2.1, développé par Anthropic, marque un saut significatif dans les capacités des grands modèles linguistiques. Avec une fenêtre contextuelle inédite de 200 000 mots, Claude 2.1 peut désormais traiter des documents contenant jusqu’à 133 000 mots, soit environ 533 pages. Cette avancée place également Claude 2.1 devant le GPT-4 Turbo d’OpenAI en termes de capacité de lecture de documents, ce qui en fait un leader du secteur.

Qu’est-ce que Claude 2.1 ?

Claude 2.1 est une amélioration significative par rapport au modèle Claude 2 précédent, offrant une précision et des performances accrues. Cette dernière version présente une fenêtre contextuelle doublée et des capacités d’utilisation d’outils novatrices, permettant un raisonnement et une génération de contenu plus complexes. Claude 2.1 se distingue par sa précision et sa fiabilité, en montrant une diminution notable de la production de fausses déclarations – il est désormais deux fois moins susceptible de générer des réponses incorrectes lorsqu’il s’appuie sur sa base de connaissances interne.

Dans les tâches impliquant le traitement de documents, comme le résumé et la réponse à des questions, Claude 2.1 fait preuve d’un sens aigu de l’honnêteté. Il est désormais 3 à 4 fois plus enclin à reconnaître l’absence d’informations à l’appui d’un texte donné qu’à affirmer incorrectement une affirmation ou à fabriquer des réponses. Cette amélioration de l’honnêteté se traduit par une augmentation substantielle de la véracité et de la fiabilité des résultats de Claude.

Faits marquants

  • Une plus grande honnêteté permet de réduire les hallucinations et d’augmenter la fiabilité.
  • Fenêtre contextuelle élargie pour l’analyse de contenu long format et la génération améliorée par récupération (RAG).
  • Introduction de l’utilisation d’outils et de l’appel de fonctions pour des capacités et une flexibilité accrues.
  • Techniques spécialisées d’ingénierie rapide adaptées à Claude 2.1.

Quelles sont les techniques d’incitation pour Claude 2.1 ?

Si les techniques de base de Claude 2.1 et de sa fenêtre contextuelle de 200K sont identiques à celles utilisées pour 100K, il convient de noter un aspect crucial :

Demander la structuration des documents et des requêtes

Pour optimiser les performances de Claude 2.1, il est essentiel de placer toutes les entrées et tous les documents avant les questions connexes. Cette approche s’appuie sur les capacités avancées de Claude 2.1 en matière de RAG et d’analyse de documents.

Les données d’entrée peuvent comprendre différents types de contenu, tels que

  • Prose, rapports, articles, livres, essais, etc.
  • Les documents structurés tels que les formulaires, les tableaux et les listes.
  • Extraits de code.
  • Résultats du RAG, y compris les documents fragmentés et les extraits de recherche.
  • Textes conversationnels tels que les transcriptions, les historiques de chat et les échanges de questions-réponses.

Claude 2.1 Exemples de structuration des messages-guides

Pour toutes les versions de Claude, y compris la dernière Claude 2.1, l’organisation des requêtes après les documents et les entrées a toujours amélioré les performances de manière significative par rapport à l’ordre inverse.

claude 2.1 exemples d'invite de systeme

L’image ci-dessus est tirée de cette source.

 

Cette approche est particulièrement cruciale pour Claude 2.1 afin d’obtenir des résultats optimaux, notamment lorsqu’il s’agit de documents dont la longueur totale dépasse quelques milliers de mots.

Qu’est-ce qu’une invite système dans Claude 2.1 ?

Dans Claude 2.1, un message-guide est une méthode qui permet de définir le contexte et les directives, en guidant Claude vers un objectif ou un rôle spécifique avant de lui poser une question ou de lui confier une tâche. Les invites du système peuvent comprendre

  • Instructions spécifiques à la tâche.
  • Des éléments de personnalisation, y compris des jeux de rôle et des réglages de tonalité.
  • Contexte d’arrière-plan pour les entrées de l’utilisateur.
  • Créativité et lignes directrices en matière de style, telles que les consignes de brièveté.
  • Intégration de connaissances et de données externes.
  • Établissement de règles et de garde-fous opérationnels.
  • Mesures de vérification des résultats pour renforcer la crédibilité.

La prise en charge des invites système par Claude 2.1 est une nouvelle fonctionnalité qui améliore ses performances dans divers scénarios, comme l’engagement plus profond des personnages dans les jeux de rôle et le respect plus strict des directives et des instructions.

Comment utiliser les invites du système avec Claude 2.1 ?

Dans le contexte d’un appel d’API, une invite système est simplement le texte placé au-dessus de l’invite ‘
Humain :
‘ plutôt qu’après.

Avantages de l’utilisation des invites du système dans Claude 2.1

Des messages-guides bien conçus peuvent améliorer considérablement les performances de Claude. Par exemple, dans les scénarios de jeu de rôle, les invites du système permettent à Claude de.. :

  • Maintenir une personnalité cohérente au cours de conversations prolongées.
  • Résister aux écarts par rapport au caractère assigné.
  • Afficher des réponses plus créatives et plus naturelles.

En outre, les messages-guides du système renforcent l’adhésion de Claude aux règles et aux instructions, ce qui le rend plus facile à utiliser :

  • Plus respectueux des restrictions de tâches.
  • Moins de risques de générer des contenus interdits.
  • Elle s’attache davantage à rester fidèle aux tâches qui lui sont assignées.

Claude 2.1 Exemples d’invites du système

Les messages-guides du système ne nécessitent pas de lignes distinctes, de rôle “système” désigné ou de phrase spécifique pour indiquer leur nature. Commencez simplement à rédiger le message directement ! L’invite entière, y compris l’invite système, doit être une seule chaîne de plusieurs lignes. N’oubliez pas d’insérer deux nouvelles lignes après l’invite du système et avant ‘.
L’homme :
‘

claude 2.1 exemples d'invite de systeme

Heureusement, les techniques d’incitation que vous connaissez déjà restent applicables. La principale variation réside dans leur emplacement, avant ou après le tour “Humain :”.

Cela signifie que vous pouvez toujours diriger les réponses de Claude, que vos instructions fassent partie de l’invite du système ou du tour “Humain :”. Veillez à utiliser cette méthode en suivant le tour “Assistant :”.

technique d'invite de système exemple claude 2.1

En outre, vous avez la possibilité de fournir à Claude diverses ressources telles que des documents, des guides et d’autres informations à des fins d’extraction ou de recherche dans l’invite du système. Ceci est similaire à la façon dont vous incorporeriez ces éléments dans l’invite “Human :”, y compris l’utilisation de balises XML.

technique d'invite de système exemple claude 2.1

Pour incorporer du texte provenant de documents volumineux ou de nombreuses entrées de documents, il est conseillé d’utiliser le format XML suivant pour organiser ces documents dans l’invite de votre système :

technique d'invite de système exemple claude 2.1

Cette approche modifierait votre invite comme suit :

technique d'invite de système exemple claude 2.1

Tous les exemples ci-dessus sont tirés de cette source

 

Quelles sont les caractéristiques de Claude 2.1 ?

Les fonctionnalités avancées de Claude 2.1, notamment la fenêtre contextuelle étendue et la réduction des taux d’hallucination, en font un outil idéal pour une variété d’applications professionnelles.

Compréhension et résumé

Les améliorations apportées par Claude 2.1 en matière de compréhension et de résumé, en particulier pour les documents longs et complexes, sont remarquables. Le modèle démontre une réduction de 30 % des réponses incorrectes et un taux nettement inférieur de conclusions erronées tirées des documents. Claude 2.1 est donc particulièrement apte à analyser des documents juridiques, des rapports financiers et des spécifications techniques avec un haut degré de précision.

Une expérience améliorée et conviviale pour les développeurs

Claude 2.1 offre une expérience améliorée aux développeurs grâce à sa console intuitive et à son produit Workbench. Ces outils permettent aux développeurs de tester facilement et d’itérer les invites, de gérer efficacement plusieurs projets et de générer des extraits de code pour une intégration transparente. L’accent est mis sur la simplicité et l’efficacité, et s’adresse aussi bien aux développeurs expérimentés qu’aux nouveaux venus dans le domaine de l’IA.

Cas d’utilisation et applications

De l’élaboration de plans d’affaires détaillés à l’analyse de contrats complexes, en passant par la fourniture d’une assistance complète à la clientèle et la réalisation d’analyses de marché perspicaces, Claude 2.1 est un partenaire polyvalent et fiable en matière d’IA.

Révolutionner les domaines académiques et créatifs

Dans le monde universitaire, Claude 2.1 peut aider à traduire des travaux universitaires complexes, à résumer des documents de recherche et à faciliter l’exploration de vastes œuvres littéraires. Pour les professionnels de la création, sa capacité à traiter et à comprendre des textes volumineux peut inspirer de nouvelles perspectives en matière d’écriture, de recherche et d’expression artistique.

Secteurs juridique et financier

L’amélioration des capacités de compréhension et de synthèse de Claude 2.1, en particulier pour les documents complexes, permet une analyse plus précise et plus fiable. C’est un atout inestimable dans des secteurs tels que le droit et la finance, où la précision et le détail sont primordiaux.

Quel sera l’impact de Claude 2.1 sur le marché ?

Avec Claude 2.1, les entreprises bénéficient d’un avantage concurrentiel dans le domaine de la technologie de l’IA. Ses capacités accrues en matière de traitement et de fiabilité des documents permettent aux entreprises de relever des défis complexes avec plus d’efficacité et d’efficience.

Le modèle de tarification restructuré de Claude 2.1 n’est pas seulement une question de rentabilité ; il s’agit d’établir de nouvelles normes sur le marché de l’IA. Ses prix compétitifs remettent en cause le statu quo, rendant l’IA avancée plus accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs et d’industries.

L’avenir de Claude 2.1

L’équipe à l’origine de Claude 2.1 s’engage à améliorer et à innover en permanence. De futures mises à jour sont attendues pour améliorer encore ses capacités, sa fiabilité et l’expérience de l’utilisateur.

En outre, le retour d’information des utilisateurs joue un rôle essentiel dans l’élaboration de l’avenir de Claude 2.1. L’équipe encourage l’engagement actif des utilisateurs afin de garantir que le modèle évolue en fonction des besoins et des attentes de sa base d’utilisateurs diversifiée.

En savoir plus : 20 plus importantes mises à jour d’outils et de modèles d’IA en 2023 [With Features]

FAQ

Le taux d’hallucination de Claude 2.1 est-il réduit ?

Claude 2.1 se targue d’une réduction remarquable des taux d’hallucinations et d’une diminution par deux des fausses déclarations par rapport à son prédécesseur, Claude 2.0. Cette amélioration favorise un environnement plus fiable et plus sûr pour les entreprises qui souhaitent intégrer l’IA dans leurs opérations, en particulier lors du traitement de documents complexes.

Comment se présente l’intégration de l’utilisation de l’outil API dans Claude 2.1 ?

L’intégration de l’utilisation de l’outil API dans Claude 2.1 permet une incorporation transparente dans les applications et les flux de travail existants. Cette fonction, associée à l’introduction de messages-guides, permet aux utilisateurs de donner des instructions personnalisées à Claude, optimisant ainsi ses performances pour des tâches spécifiques.

Combien coûte Claude 2.1 ?

Claude 2.1 n’apporte pas seulement une supériorité technique, mais aussi une structure de prix compétitive. À 0,008 $/1K jeton en entrée et 0,024 $/1K jeton en sortie, il offre une solution plus rentable que le GPT-4 Turbo d’OpenAI.

Qu’est-ce que la fenêtre contextuelle de 200K dans Claude 2.1 ?

La fenêtre contextuelle de 200K de Claude 2.1 lui permet de traiter jusqu’à 200 000 mots, ce qui correspond à environ 133 000 mots ou 533 pages. Cette fonction permet de traiter plus efficacement des documents volumineux tels que des bases de code complètes ou des états financiers volumineux.

Les petites entreprises et les startups peuvent-elles s’offrir Claude 2.1 ?

Le modèle de tarification abordable de Claude 2.1 rend la technologie d’IA avancée plus accessible aux petites entreprises et aux startups, démocratisant ainsi l’utilisation d’outils d’IA de pointe.

Comment Claude 2.1 se compare-t-il à GPT-4 Turbo en termes de fenêtre contextuelle ?

Claude 2.1 surpasse GPT-4 Turbo avec sa fenêtre contextuelle de 200 000 jetons, offrant une plus grande capacité de traitement de documents que les 128 000 jetons de GPT-4 Turbo.

Quels sont les avantages de la réduction des taux d’hallucinations à Claude 2.1 ?

La réduction significative des taux d’hallucination signifie que Claude 2.1 fournit des résultats plus précis et plus fiables, ce qui renforce la confiance et l’efficacité des entreprises qui s’appuient sur l’IA pour résoudre des problèmes complexes.

Comment l’outil API Tool Use améliore-t-il les fonctionnalités de Claude 2.1 ?

L’utilisation de l’outil API permet à Claude 2.1 de s’intégrer à des fonctions définies par l’utilisateur, à des API et à des sources web. Elle lui permet d’effectuer des tâches telles que la recherche sur le web ou la recherche d’informations dans des bases de données privées, ce qui accroît sa polyvalence dans les applications pratiques.

Quels sont les avantages tarifaires de Claude 2.1 par rapport à GPT-4 Turbo ?

Claude 2.1 est plus rentable, avec une tarification de 0,008 $ pour 1 000 jetons en entrée et de 0,024 $ pour 1 000 jetons en sortie, par rapport aux tarifs plus élevés de GPT-4 Turbo.

Claude 2.1 peut-il être intégré dans les flux de travail existants ?

Oui, la fonction API Tool Use de Claude 2.1 permet de l’intégrer de manière transparente dans les processus et applications existants, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle.

Comment le produit Workbench améliore-t-il l’expérience des développeurs avec Claude 2.1 ?

Le produit Workbench offre aux développeurs une interface conviviale pour tester, itérer et optimiser les messages-guides, améliorant ainsi la facilité et l’efficacité de l’intégration de Claude 2.1 dans diverses applications.

 

20 Plus grandes mises à jour d’outils et de modèles d’IA en 2023 [With Features]

Posted on November 23, 2023 by - Croissance des entreprises, Entreprises, Intégration, Intelligence artificielle, Intelligence économique, Outils d'IA, Productivité

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

Le marché de l’IA a connu une croissance de
38%
 en 2023, et l’une des principales raisons est le grand nombre de modèles et d’outils d’IA introduits par les grandes marques !

Mais pourquoi les entreprises lancent-elles des modèles et des outils d’IA pour les entreprises ?



PWC


explique comment l’IA peut augmenter le potentiel des employés de 40 % d’ici 2025 !

Consultez le graphique ci-dessous pour connaître les projections de revenus d’une année sur l’autre sur le marché de l’IA (2018-2025) -…

Avec un total de
14 700 startups aux États-Unis
 rien qu’aux États-Unis en mars 2023, le potentiel commercial de l’IA est sans aucun doute énorme !

Qu’est-ce que les grands modèles linguistiques (LLM) dans l’IA ?

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Les grands modèles de langage (LLM) sont des outils d’intelligence artificielle avancés conçus pour simuler une intelligence de type humain grâce à la compréhension et à la génération de langage. Ces modèles fonctionnent en analysant statistiquement de nombreuses données afin d’apprendre comment les mots et les phrases sont interconnectés.

En tant que sous-ensemble de l’intelligence artificielle, les LLM sont capables d’accomplir toute une série de tâches, notamment de créer des textes, de les classer, de répondre à des questions dans le cadre d’un dialogue et de traduire des langues.

Leur désignation “large” provient des ensembles de données substantiels sur lesquels ils ont été formés. Les LLM reposent sur l’apprentissage automatique, en particulier sur un réseau neuronal connu sous le nom de modèle de transformateur. Cela leur permet de traiter efficacement diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP), démontrant ainsi leur polyvalence dans la compréhension et la manipulation du langage.


En savoir plus :

RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLMs ?

Quels sont les meilleurs LLM à code source ouvert en 2023 ?

À partir de septembre 2023, le
Falcon 180B
 s’est imposé comme le meilleur modèle linguistique pré-entraîné du Hugging Face Open LLM Leaderboard, obtenant ainsi le meilleur classement en termes de performances.

Passons en revue les 7 principaux modèles d’IA en 2023 –

1. Falcon LLM

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)


Falcon LLM
 est un puissant modèle linguistique pré-entraîné Open Large Language Model qui a redéfini les capacités de traitement du langage par l’IA.

Le modèle comporte 180 milliards de paramètres et a été entraîné sur 3,5 billions de jetons. Il peut être utilisé à des fins commerciales ou de recherche.

En juin 2023, Falcon LLM est arrivé en tête du classement des LLM ouverts de HuggingFace, ce qui lui a valu le titre de “roi des LLM open-source”.

Caractéristiques du Falcon LLM :

  • Bonne performance dans les tests de raisonnement, de compétence, de codage et de connaissances.
  • FlashAttention et attention multi-requête pour une inférence plus rapide et une meilleure évolutivité.
  • Permet une utilisation commerciale sans obligation de redevance ni restriction.
  • L’utilisation de la plateforme est gratuite.

2. Lama 2

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Meta a publié
Llama 2
une source de données en ligne pré-entraînée disponible gratuitement. Llama 2 est la deuxième version de Llama, dont la longueur du contexte a été doublée et dont l’entraînement est supérieur de 40 % à celui de son prédécesseur.

Llama 2 propose également un guide d’utilisation responsable qui aide l’utilisateur à comprendre les meilleures pratiques et l’évaluation de la sécurité.

Llama 2 Caractéristiques :

  • Llama 2 est disponible gratuitement pour la recherche et l’utilisation commerciale.
  • Inclut les poids du modèle et le code de départ pour les versions pré-entraînées et les versions affinées pour la conversation.
  • Accessible par l’intermédiaire de divers fournisseurs, notamment Amazon Web Services (AWS) et Hugging Face.
  • met en œuvre une politique d’utilisation acceptable afin de garantir une utilisation éthique et responsable.

3. Claude 2.0 et 2.1

Claude 2 est un modèle linguistique avancé développé par Anthropic. Le modèle se targue de performances améliorées, de réponses plus longues et d’une accessibilité par le biais d’une API et d’un nouveau site web bêta orienté vers le public, claude.ai.

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Après ChatGPT, ce modèle offre une fenêtre contextuelle plus large et est considéré comme l’un des chatbots les plus efficaces.

Claude 2 Caractéristiques :

  • Amélioration des performances par rapport à son prédécesseur, avec des réponses plus longues.
  • Permet aux utilisateurs d’interagir avec Claude 2 par le biais d’un accès à l’API et d’un nouveau site Web bêta, claude.ai, destiné au public.
  • Démontre une mémoire plus longue que les modèles précédents.
  • Utilise des techniques de sécurité et des équipes rouges pour limiter les sorties offensives ou dangereuses.

Version gratuite : Disponible
Prix : 20 $/mois

Le modèle
modèle Claude 2.1
 introduite le 21 novembre 2023 apporte des améliorations notables pour les applications d’entreprise. Il comporte une fenêtre contextuelle de pointe de 200 000 jetons, réduit considérablement les cas d’hallucination du modèle, améliore les messages-guides du système et introduit une nouvelle fonction bêta axée sur l’utilisation de l’outil.

Claude 2.1 apporte non seulement des avancées dans les capacités clés pour les entreprises, mais il double également la quantité d’informations pouvant être communiquées au système avec une nouvelle limite de 200 000 jetons.

Cela équivaut à environ 150 000 mots ou plus de 500 pages de contenu. Les utilisateurs ont désormais la possibilité de télécharger une documentation technique importante, y compris des bases de code complètes, des états financiers détaillés tels que les formulaires S-1, ou de longues œuvres littéraires telles que “L’Iliade” ou “L’Odyssée”.

Grâce à la capacité de traiter et d’interagir avec de grands volumes de contenu ou de données, Claude peut résumer efficacement des informations, mener des sessions de questions-réponses, prévoir des tendances, comparer et opposer plusieurs documents, entre autres fonctionnalités.

Claude 2.1 Caractéristiques :

  • Diminution de 2x des taux d’hallucinations
  • Utilisation de l’outil API
  • Une meilleure expérience pour les développeurs

Prix : A CONFIRMER

4. MPT-7B

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

MPT-7B est l’acronyme de MosaicML Pretrained Transformer, formé à partir de zéro sur 1 trillion de tokens de textes et de codes. Comme le GPT, le MPT fonctionne également sur les transformateurs à décodeur seul, mais avec quelques améliorations.

Pour un coût de 200 000 dollars,
MPT-7B
 a été formé sur la plateforme MosaicML en 9,5 jours sans aucune intervention humaine.

Caractéristiques :

  • Génère des dialogues pour diverses tâches conversationnelles.
  • Bien équipé pour des interactions multi-tours fluides et engageantes.
  • Comprend la préparation des données, la formation, la mise au point et le déploiement.
  • Capable de traiter des entrées extrêmement longues sans perdre le contexte.
  • Disponible gratuitement.

5. CodeLIama

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)
Code Llama est un grand modèle de langage (LLM) spécialement conçu pour générer et discuter du code basé sur des invites textuelles. Il représente l’état de l’art parmi les LLM publiquement disponibles pour les tâches de codage.

Selon le blog d’information de
le blog d’information de Meta
Code Llama vise à soutenir l’évaluation de modèles ouverts, en permettant à la communauté d’évaluer les capacités, d’identifier les problèmes et de corriger les vulnérabilités.

CodeLIama Caractéristiques :

  • Abaisse la barrière d’entrée pour les apprenants en codage.
  • Il s’agit d’un outil de productivité et d’éducation pour l’écriture de logiciels robustes et bien documentés.
  • Compatible avec les langages de programmation les plus courants, notamment Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash, etc.
  • Trois tailles sont disponibles avec 7B, 13B et 34B paramètres, chacune entraînée avec 500B tokens de code et de données liées au code.
  • Peut être déployé à coût nul.

6. Modèle Mistral-7B AI

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Mistral 7B est un grand modèle linguistique développé par l’équipe Mistral AI. Il s’agit d’un modèle linguistique comportant 7,3 milliards de paramètres, ce qui indique sa capacité à comprendre et à générer des modèles linguistiques complexes.

En outre, le Mistral -7B prétend être le
meilleur modèle 7B de tous les temps
Il surpasse Llama 2 13B sur plusieurs critères de référence, ce qui prouve son efficacité dans l’apprentissage des langues.

Mistral-7B Caractéristiques :

  • Utilise l’attention aux requêtes groupées (GQA) pour une inférence plus rapide, améliorant ainsi l’efficacité du traitement des requêtes.
  • Implémente l’attention à fenêtre glissante (SWA) pour traiter des séquences plus longues à un coût de calcul réduit.
  • Il est facile d’effectuer des réglages précis pour diverses tâches, ce qui démontre l’adaptabilité à différentes applications.
  • Utilisation gratuite.

7. ChatGLM2-6B

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)


ChatGLM2-6B
 ChatGLM2-6B est la deuxième version du modèle de chat bilingue (chinois-anglais) open-source ChatGLM-6B. Il a été développé par des chercheurs de l’université de Tsinghua, en Chine, en réponse à la demande d’alternatives légères à ChatGPT.

ChatGLM2-6B Caractéristiques :

  • Entraîné sur plus de 1 000 milliards d’éléments en anglais et en chinois.
  • Pré-entraîné sur plus de 1,4 trillion de tokens pour une meilleure compréhension de la langue.
  • Prise en charge de contextes plus longs, étendus de 2K à 32K.
  • Surpasse les modèles concurrents de taille similaire sur divers ensembles de données (MMLU, CEval, BBH).

Version gratuite : Disponible
Prix : Sur demande

Que sont les outils d’IA ?

Les outils d’IA sont des applications logicielles qui utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle pour effectuer des tâches spécifiques et résoudre des problèmes complexes. Ces outils trouvent des applications dans divers secteurs, tels que les soins de santé, la finance, le marketing et l’éducation, où ils automatisent des tâches, analysent des données et facilitent la prise de décision.

Les avantages des outils d’IA comprennent l’efficacité dans la rationalisation des processus, le gain de temps, la réduction des biais et l’automatisation des tâches répétitives.

Cependant, des défis tels que la mise en œuvre coûteuse, le déplacement potentiel d’emplois et le manque de capacités émotionnelles et créatives sont notables. Pour atténuer ces inconvénients, il est essentiel de choisir les bons outils d’IA.

Quels sont les meilleurs outils d’IA en 2023 ?

Une sélection réfléchie et une mise en œuvre stratégique des outils d’IA peuvent réduire les coûts en se concentrant sur ceux qui offrent le plus de valeur pour des besoins spécifiques. Une sélection et une intégration judicieuses des outils d’IA peuvent aider votre entreprise à exploiter les avantages de ces outils tout en minimisant les difficultés, ce qui se traduit par une utilisation plus équilibrée et plus efficace de la technologie.

Voici les 13 principaux outils d’IA en 2023 –

 

1. Ouvrir le Chat GPT de l’IA

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Chat GPT est un modèle d’IA de traitement du langage naturel qui produit des réponses conversationnelles semblables à celles des humains. Il peut répondre à une question simple comme “Comment faire cuire un gâteau ?” ou écrire des codes avancés. Il peut générer des essais, des messages sur les médias sociaux, des courriels, du code, etc.

Vous pouvez utiliser ce robot pour apprendre de nouveaux concepts de la manière la plus simple qui soit.

Ce chatbot d’IA a été créé et lancé par Open AI, une société de recherche et d’artifice, en novembre 2022 et a rapidement fait sensation parmi les net-citoyens.

Caractéristiques :

  • L’IA semble être un chatbot, ce qui la rend conviviale.
  • Il dispose de connaissances sur un large éventail de sujets.
  • Il est multilingue et propose plus de 50 langues.
  • Sa version GPT 3 est gratuite.

Version gratuite : Disponible

Prix :

  • Chat GPT-3 : Gratuit
  • Chat GPT Plus : 20$/mois



Rahul Shyokand


Co-fondateur de


Wilyer :

Nous avons récemment utilisé ChatGPT pour mettre en œuvre la fonctionnalité de notre application Android la plus demandée par les entreprises clientes. Nous devions développer cette fonctionnalité afin d’être un SaaS pertinent pour nos clients. Grâce à ChatGPT, nous avons pu commander une fonction JAVA mathématique et logique complexe qui répondait précisément à nos exigences. En moins d’une semaine, nous avons pu fournir la fonctionnalité à nos clients Entreprise en modifiant et en adaptant le code JAVA. Nous avons immédiatement enregistré une augmentation de 25 à 30 % de nos abonnements et revenus SaaS B2B lorsque nous avons lancé cette fonctionnalité.

2. GPT-4 Turbo 128K Contexte

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)


GPT-4 Turbo 128K Contexte
 est une version améliorée et avancée de GPT 3.5. Avec une fenêtre contextuelle de 128K, vous pouvez obtenir beaucoup plus de données personnalisées pour vos applications en utilisant des techniques telles que RAG (Retrieval Augmented Generation).

Caractéristiques :

  • Fournit des appels fonctionnels améliorés basés sur des entrées en langage naturel de l’utilisateur.
  • Interopère avec les systèmes logiciels utilisant le mode JSON.
  • Offre des résultats reproductibles à l’aide du paramètre Seed.
  • Prolonge de dix-neuf mois la date limite d’acquisition des connaissances, soit jusqu’en avril 2023.


Version gratuite : Non disponible
Prix :

  • Entrée : 0,01 $/1000 jetons
  • Sortie : 0,3 $/1000 jetons

3. Chat GPT4 Vision

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Open AI a lancé le projet Multimodal
GPT-4 Vision
 en mars 2023. Cette version est l’une des plus instrumentales de Chat GPT puisqu’elle peut traiter différents types de formats textuels et visuels. Le GPT-4 dispose de capacités avancées en matière d’images et de voix-off, ce qui permet de débloquer de nombreuses innovations et de nombreux cas d’utilisation.

L’IA générative de ChatGPT-4 est entraînée avec 100 billions de paramètres, soit 500 fois plus que la version ChatGPT-3.

Caractéristiques :

  • Comprend les données visuelles telles que les photographies, les documents, les notes manuscrites et les captures d’écran.
  • Détecte et analyse des objets et des figures sur la base de visuels téléchargés en entrée.
  • Permet l’analyse de données sous forme de graphiques, de diagrammes, etc.
  • Modèle 3x rentable
  • Renvoie 4096 jetons de sortie

Version gratuite : Non disponible
Tarification : Payez pour ce que vous utilisez Modèle

4. GPT 3.5 Turbo Instruct

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

GPT 3.5 Turbo Instruct a été publiée pour atténuer les problèmes récurrents de la version GPT-3. Il s’agit notamment d’informations inexactes, de faits périmés, etc.

La version 3.5 a donc été spécialement conçue pour produire des réponses logiques, contextuellement correctes et directes aux requêtes des utilisateurs.

Caractéristiques :

  • Comprend et exécute efficacement les instructions.
  • Produire des textes plus concis et plus précis en utilisant peu de mots.
  • Offre des réponses plus rapides et plus précises, adaptées aux besoins de l’utilisateur.
  • L’accent est mis sur les capacités de raisonnement mental plutôt que sur la mémorisation.


Version gratuite : Non disponible
Prix :

  • Entrée : 0,0015 $/1000 jetons
  • Sortie : 0,0020 $/1000 jetons

5. Outil d’intelligence artificielle Microsoft Copilot

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Copilote 365 est un outil d’intelligence artificielle à part entière qui fonctionne avec Microsoft Office. Grâce à cette IA, vous pouvez créer des documents, lire, résumer et répondre à des courriels, générer des présentations, etc. Il est spécialement conçu pour augmenter la productivité des employés et rationaliser le flux de travail.

Caractéristiques :

  • Résume les documents et les courriels à longue chaîne.
  • Élaborer et résumer des présentations.
  • Analyse des feuilles Excel et crée des graphiques pour présenter les données.
  • Nettoyer plus rapidement la boîte de réception Outlook.
  • Rédigez des courriels sur la base des informations fournies.

Version gratuite : Essai gratuit pendant 30 jours

Prix : 30$/mois

6. L’assistant d’IA générative de SAP : Joule

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Joule est un assistant
assistant IA génératif de SAP
 qui est intégré dans les applications SAP, notamment dans les domaines des ressources humaines, de la finance, de la chaîne logistique, de l’approvisionnement et de l’expérience client.

Grâce à cette technologie d’IA, vous pouvez obtenir des réponses rapides et des informations pertinentes chaque fois que vous en avez besoin, ce qui vous permet de prendre des décisions plus rapides sans aucun retard.

Caractéristiques :

  • Aider à comprendre et à améliorer les performances des ventes, identifier les problèmes et proposer des solutions.
  • Fournir en continu de nouveaux scénarios pour toutes les solutions SAP.
  • Aide les RH en générant des descriptions de postes impartiales et des questions d’entretien pertinentes.
  • Transforme l’expérience de l’utilisateur SAP en fournissant des réponses intelligentes basées sur des requêtes en langage simple.

Version gratuite : Disponible

Prix : Sur demande

7. AI Studio de Meta

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

AI Studio de Meta est conçu dans le but d’améliorer la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Elle permet aux entreprises de créer des chatbots d’IA personnalisés pour interagir avec les clients en utilisant des services de messagerie sur différentes plateformes, notamment Instagram, Facebook et Messenger.

Le principal scénario d’utilisation d’AI Studio est le secteur du commerce électronique et de l’assistance à la clientèle.

Caractéristiques :

  • Résume les documents et les courriels à longue chaîne.
  • Élaborer et résumer des présentations.
  • Analyse des feuilles Excel et crée des graphiques pour présenter les données.
  • Nettoyer plus rapidement la boîte de réception Outlook.
  • Rédigez des courriels sur la base des informations fournies.

Version gratuite : 30 jours d’essai gratuit

Prix : 30$/mois

8. L’outil d’IA d’EY

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

EY AI intègre les capacités humaines à l’intelligence artificielle (IA) afin de faciliter l’adoption confiante et responsable de l’IA par les organisations. Il s’appuie sur la vaste expérience commerciale d’EY, son expertise sectorielle et ses plateformes technologiques avancées pour fournir des solutions transformatrices.

Caractéristiques :

  • Utiliser l’expérience acquise dans divers domaines pour fournir des solutions et des informations en matière d’IA adaptées aux besoins spécifiques de l’entreprise.
  • Veille à l’intégration transparente des capacités d’IA de pointe dans des solutions complètes par l’intermédiaire d’EY Fabric.
  • Embarque des capacités d’IA à la vitesse et à l’échelle grâce à EY Fabric.

Version gratuite : Gratuit pour les employés d’EY

Prix : Sur demande

 

9. L’outil d’IA générative d’Amazon pour les vendeurs

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Amazon a récemment lancé un service d’intelligence artificielle pour les vendeurs d’Amazon.
L’IA pour les vendeurs d’Amazon
 qui les aident dans plusieurs fonctions liées aux produits. Il simplifie la rédaction des titres de produits, des puces, des descriptions, des détails de la liste, etc.

Cette IA vise à créer des listes de haute qualité et des informations sur les produits attrayantes pour les vendeurs en un minimum de temps et d’efforts.

Caractéristiques :

  • Il produit des titres, des puces et des descriptions de produits convaincants à l’intention des vendeurs.
  • Identifier les goulots d’étranglement des produits à l’aide d’une surveillance automatisée.
  • Génère des chatbots automatisés pour améliorer la satisfaction des clients.
  • Génère des modèles de prédiction de bout en bout en utilisant des séries temporelles et des types de données.

Version gratuite : Essai gratuit disponible

Prix : Sur demande

10. L’outil d’IA générative d’Adobe pour les concepteurs

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

L’IA générative d’Adobe pour les designers vise à améliorer le processus créatif des designers. Grâce à cet outil, vous pouvez générer des graphiques en quelques secondes à l’aide d’invites, développer des images, déplacer des éléments dans des images, etc.

L’IA vise à développer et à soutenir la créativité naturelle des concepteurs en leur permettant de déplacer, d’ajouter, de remplacer ou de supprimer n’importe quel élément de l’image.

Caractéristiques :

  • Convertir les messages textes en images.
  • Offre un pinceau pour enlever des objets ou en peindre de nouveaux.
  • Permet d’obtenir des effets de texte uniques.
  • Convertir des éléments 3D en images.
  • Déplace les objets dans l’image.

Version gratuite : Disponible

Prix : 4,99 $/mois

11. L’outil d’IA “Creative Guidance” de Google

MISES À JOUR DE L'OUTIL AI MODÈLES LLMS

Google a lancé un nouveau produit d’IA pour l’optimisation des publicités dans le cadre de l’option Video Analytics, appelé
Creative Guidance AI
. Cet outil analysera vos vidéos publicitaires et vous proposera des commentaires pertinents basés sur les meilleures pratiques et les exigences de Google.

En outre, il ne crée pas de vidéo à votre place, mais fournit des informations précieuses pour optimiser la vidéo existante.

Caractéristiques :

  • Vérifiez si le logo de la marque apparaît dans les 5 secondes de la vidéo.
  • Analyser la durée des vidéos en fonction des objectifs marketing.
  • Scanne les voix-off de haute qualité.
  • Analyse du rapport hauteur/largeur de la vidéo.

Version gratuite : Gratuit

Prix : Sur demande

12. Grok : l’outil d’IA générative de la prochaine génération

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Grok AI est un grand module linguistique développé par xAI, la startup d’Elon Musk spécialisée dans l’IA. L’outil est entraîné avec 33 milliards de paramètres, ce qui est comparable à LLaMA 2 de Meta avec 70 milliards de paramètres.

En effet, selon
The Indian Express
 Gork-1 est plus performant que Clause 2 et GPT 3.5, mais pas que GPT 4.

Caractéristiques :

  • Extrait des informations en temps réel de la plateforme X (anciennement Twitter).
  • Incorpore l’humour et le sarcasme dans sa réponse aux interactions de stimulation,
  • Capable de répondre à des “questions épicées” que beaucoup d’IA rejettent.

Version gratuite : Essai gratuit pendant 30 jours

Prix : 16 $/mois

En quête de productivité ? Voici 10 outils d’IA uniques que vous devriez connaître !

Grands modèles de langage (LLM) et outils d’IA : Quelle est la différence ?

Bien que les LLM constituent un sous-ensemble spécialisé de l’IA générative, tous les outils d’IA générative ne sont pas construits sur des cadres LLM. L’IA générative englobe un éventail plus large de technologies d’IA capables de créer un contenu original sous diverses formes, qu’il s’agisse de texte, d’images, de musique ou autre. Ces outils s’appuient sur des modèles d’IA sous-jacents, y compris des LLM, pour générer ce contenu.

Les LLM, quant à eux, sont spécifiquement conçus pour les tâches linguistiques. Ils utilisent l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux pour exceller dans la compréhension, l’interprétation et la génération de textes de type humain. Ils se concentrent principalement sur le traitement du langage, ce qui les rend aptes à effectuer des tâches telles que la génération de texte, la traduction et la réponse aux questions.

La différence essentielle réside dans leur portée et leur application : L’IA générative est une catégorie générale pour toute IA qui crée un contenu original dans plusieurs domaines, tandis que les LLM sont un type d’IA générative spécialisé dans les tâches liées à la langue. Cette distinction est essentielle pour comprendre leurs rôles et capacités respectifs dans le paysage de l’IA.


David Watkins
Directeur de la gestion des produits chez
Ethos
 –

Chez EthOS, notre expérience de l’intégration d’Al dans notre plateforme a été transformatrice. Grâce à l’analyse des sentiments et des tonalités d’IBM Watson, nous pouvons rapidement recueillir les sentiments et les émotions des clients sur les nouvelles conceptions de sites Web, les tests de produits à domicile et de nombreuses autres études qualitatives.

13. Essayez Cody, simplifiez les affaires !

Cody est une solution accessible, sans code, pour créer des chatbots utilisant les modèles GPT avancés d’OpenAI, en particulier 3.5 turbo et 4. Cet outil est conçu pour être facile à utiliser et ne nécessite aucune compétence technique, ce qui le rend adapté à un large éventail d’utilisateurs. Il suffit d’introduire vos données dans Cody, qui gère efficacement le reste, pour vous garantir une expérience sans tracas.

Cody se distingue par son indépendance vis-à-vis des versions de modèles spécifiques, ce qui permet aux utilisateurs de rester au courant des dernières mises à jour du LLM sans avoir à réapprendre à leurs robots. Il intègre également une base de connaissances personnalisable, qui évolue en permanence pour améliorer ses capacités.

Idéal pour le prototypage au sein des entreprises, Cody montre le potentiel des modèles GPT sans la complexité de la construction d’un modèle d’IA à partir de zéro. Bien qu’il soit capable d’utiliser les données de votre entreprise sous différents formats pour la formation personnalisée des modèles, il est recommandé d’utiliser des données non sensibles, accessibles au public, afin de préserver la confidentialité et l’intégrité.

Pour les entreprises à la recherche d’un écosystème GPT robuste, Cody propose des solutions de niveau professionnel. Son API AI facilite l’intégration transparente dans différentes applications et services, offrant des fonctionnalités telles que la gestion des robots, l’envoi de messages et le suivi des conversations.

De plus, Cody peut être intégré à des plateformes telles que
Slack
,
Discord
et
Zapier
 et permet de
partager votre bot avec d’autres
. Il offre une série d’options de personnalisation, notamment la sélection du modèle, la personnalité du bot, le niveau de confiance et la référence à la source de données, ce qui vous permet de créer un chatbot qui répond à vos besoins spécifiques.

Le mélange de convivialité et d’options de personnalisation de Cody en fait un excellent choix pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de la technologie GPT sans se lancer dans le développement d’un modèle d’IA complexe.


Passez à l’inscription à l’IA la plus


l’inscription à l’IA la plus facile qui soit


!

Falcon 180B et 40B : cas d’utilisation, performances et différences

Posted on November 17, 2023 by - Intelligence artificielle, Outils d'IA

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

Falcon LLM se distingue non seulement par ses prouesses techniques, mais aussi par sa nature open-source, qui rend les capacités d’IA avancées accessibles à un public plus large. Elle propose une série de modèles, dont les Falcon 180B, 40B, 7.5B et 1.3B. Chaque modèle est adapté à des capacités de calcul et à des cas d’utilisation différents.

Le modèle 180B, par exemple, est le plus grand et le plus puissant, adapté aux tâches complexes, tandis que le modèle 1,3B offre une option plus accessible pour les applications moins exigeantes.

La nature open-source de Falcon LLM, en particulier ses modèles 7B et 40B, élimine les obstacles à l’accès à la technologie de l’IA. Cette approche favorise un écosystème de l’IA plus inclusif où les individus et les organisations peuvent déployer ces modèles dans leur propre environnement, encourageant l’innovation et la diversité dans les applications de l’IA.

Qu’est-ce que le Falcon 40B ?

Falcon 40B fait partie de la suite Falcon Large Language Model (LLM), spécialement conçue pour combler le fossé entre une grande efficacité de calcul et des capacités d’IA avancées. Il s’agit d’un modèle d’IA génératif avec 40 milliards de paramètres, offrant un équilibre entre les performances et les exigences en matière de ressources.

Que peut faire le Falcon LLM 40B ?

Falcon 40B est capable d’accomplir un large éventail de tâches, notamment la génération de contenu créatif, la résolution de problèmes complexes, les opérations de service à la clientèle, l’assistance virtuelle, la traduction linguistique et l’analyse des sentiments.

Ce modèle est particulièrement remarquable pour sa capacité à automatiser les tâches répétitives et à améliorer l’efficacité dans diverses industries. Le Falcon 40B, en tant que logiciel libre, offre un avantage significatif en termes d’accessibilité et d’innovation, ce qui permet de l’utiliser et de le modifier librement à des fins commerciales.

Comment le Falcon 40B a-t-il été développé et formé ?

Entraîné sur l’énorme ensemble de données REFINEDWEB (1 000 milliards de jetons), le développement de Falcon 40 B a nécessité une utilisation intensive des GPU et un traitement sophistiqué des données. Falcon 40B a subi son processus d’entraînement sur AWS SageMaker en utilisant 384 GPU A100 40GB, en employant une approche de parallélisme 3D qui combine le parallélisme tensoriel (TP=8), le parallélisme de pipeline (PP=4), et le parallélisme de données (DP=12) avec ZeRO. Cette phase de formation a débuté en décembre 2022 et s’est déroulée sur deux mois.

Cette formation a doté le modèle d’une compréhension exceptionnelle de la langue et du contexte, établissant ainsi une nouvelle norme dans le domaine du traitement du langage naturel.

La conception architecturale de Falcon 40B est basée sur le cadre de GPT -3, mais elle incorpore des modifications significatives pour améliorer ses performances. Ce modèle utilise les enchâssements positionnels rotatifs pour améliorer sa compréhension des contextes de séquence.

Ses mécanismes d’attention sont complétés par l’attention multi-requête et FlashAttention pour un traitement enrichi. Dans le bloc décodeur, Falcon 40B intègre des configurations d’attention parallèle et de perceptron multicouche (MLP), en utilisant une approche de normalisation à deux couches pour maintenir un équilibre entre l’efficacité et l’efficience du calcul.

Qu’est-ce que le Falcon 180B ?

Le Falcon 180B représente l’apogée de la suite Falcon LLM, avec un nombre impressionnant de 180 milliards de paramètres. Ce modèle de décodeur causal uniquement est entraîné sur un nombre massif de 3,5 trillions de tokens de RefinedWeb, ce qui en fait l’un des LLM open-source les plus avancés disponibles. Il a été construit par
TII
.

Il excelle dans un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, offrant des capacités inégalées en matière de raisonnement, de codage, de compétence et de tests de connaissance.

Sa formation sur le vaste ensemble de données RefinedWeb, qui comprend une gamme variée de sources de données telles que des documents de recherche, des textes juridiques, des nouvelles, de la littérature et des conversations sur les médias sociaux, garantit sa compétence dans diverses applications.

Le lancement du Falcon 180 B marque une étape importante dans le développement de l’IA, avec des performances remarquables en matière de compréhension du langage multitâche et de tests de référence, rivalisant et même dépassant d’autres modèles propriétaires de premier plan.

Comment fonctionne le Falcon 180B ?

Itération avancée du modèle Falcon 40B de TII, le modèle Falcon 180B fonctionne comme un modèle de langage auto-régressif avec une architecture de transformateur optimisée.

Entraîné sur 3,5 trillions de données, ce modèle inclut des données web provenant de RefinedWeb et d’Amazon SageMaker.

Le Falcon 180B intègre un cadre d’entraînement distribué personnalisé appelé Gigatron, qui utilise le parallélisme 3D avec l’optimisation ZeRO et les noyaux Trion personnalisés. Le développement de cette technologie a nécessité beaucoup de ressources, utilisant jusqu’à 4096 GPU pour un total de 7 millions d’heures GPU. Grâce à cet entraînement intensif, le Falcon 180B est environ 2,5 fois plus grand que ses homologues tels que le Llama 2.

Deux versions distinctes du Falcon 180B sont disponibles : le modèle standard 180B et le 180B-Chat. Le premier est un modèle pré-entraîné, ce qui permet aux entreprises de l’adapter à des applications spécifiques. Le dernier, 180B-Chat, est optimisé pour les instructions générales et a été affiné sur des ensembles de données pédagogiques et conversationnelles, ce qui le rend adapté aux tâches d’assistance.

Quelles sont les performances du Falcon 180B ?

En termes de performances, le Falcon 180B a consolidé la position des Émirats arabes unis dans l’industrie de l’IA en fournissant des résultats de premier ordre et en surpassant de nombreuses solutions existantes.

Il a obtenu d’excellents résultats au classement Hugging Face et rivalise étroitement avec des modèles propriétaires tels que le PaLM-2 de Google. Malgré un léger retard par rapport à GPT-4, l’entraînement intensif du Falcon 180 B sur un vaste corpus de textes permet une compréhension exceptionnelle de la langue et une maîtrise de diverses tâches linguistiques, ce qui pourrait révolutionner l’entraînement des robots de l’IA générique.
Ce qui distingue Falcon 180B, c’est son architecture ouverte, qui permet d’accéder à un modèle doté d’un vaste ensemble de paramètres, favorisant ainsi la recherche et l’exploration dans le domaine du traitement du langage. Cette capacité offre de nombreuses possibilités dans des secteurs tels que les soins de santé, la finance et l’éducation.

Comment accéder au Falcon 180B ?

L’accès au Falcon 180B est possible via HuggingFace et le site web de TII, y compris la prévisualisation expérimentale de la version chat. AWS offre également un accès via le service Amazon SageMaker JumpStart, ce qui simplifie le déploiement du modèle pour les utilisateurs professionnels.

Falcon 40B vs 180B : Quelle est la différence ?

Les modèles pré-entraînés et d’instruction du Falcon-40B sont disponibles sous la licence Apache 2.0, tandis que les modèles pré-entraînés et d’instruction du Falcon-180B sont disponibles sous la licence TII. Voici 4 autres différences essentielles entre les Falcon 40B et 180B :

1. Taille et complexité du modèle

Falcon 40B compte 40 milliards de paramètres, ce qui en fait un modèle puissant mais plus facile à gérer en termes de ressources informatiques. Le Falcon 180B, quant à lui, est un modèle beaucoup plus grand avec 180 milliards de paramètres, offrant des capacités et une complexité accrues.

2. Formation et utilisation des données

Falcon 40B est formé sur 1 000 milliards de jetons, ce qui lui permet d’avoir une compréhension étendue du langage et du contexte. Falcon 180B va plus loin en s’entraînant sur 3,5 trillions de tokens, ce qui permet d’obtenir un modèle linguistique plus nuancé et plus sophistiqué.

3. Applications et cas d’utilisation

Falcon 40B convient à un large éventail d’applications générales, notamment la génération de contenu, le service clientèle et la traduction. Le Falcon 180B est plus apte à gérer des tâches complexes nécessitant un raisonnement et une compréhension plus approfondis, ce qui le rend idéal pour les projets de recherche et de développement avancés.

4. Besoins en ressources

Falcon 40B nécessite moins de puissance de calcul pour fonctionner, ce qui le rend accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs et de systèmes. Le Falcon 180B, en raison de sa taille et de sa complexité, exige des ressources de calcul nettement plus importantes et vise des applications haut de gamme et des environnements de recherche.

En savoir plus : L’utilisation commerciale, la technologie Open-Source et l’avenir de Falcon LLM

F-FAQ (Foire aux questions de Falcon)

1. Qu’est-ce qui distingue Falcon LLM des autres grands modèles linguistiques ?

Le Falcon LLM, en particulier ses modèles Falcon 180B et 40B, se distingue par sa nature open-source et son échelle impressionnante. Falcon 180B, avec 180 milliards de paramètres, est l’un des plus grands modèles open-source disponibles, formé sur un nombre stupéfiant de 3,5 trillions de jetons. Cette formation approfondie permet une compréhension exceptionnelle de la langue et une polyvalence dans les applications. En outre, l’utilisation par Falcon LLM de technologies innovantes telles que l’attention multi-requête et les noyaux Trion personnalisés dans son architecture améliore son efficacité et son efficience.

2. Comment fonctionne le mécanisme d’attention multi-requêtes du Falcon 40B ?

Falcon 40B utilise un mécanisme unique d’attention multi-requêtes, dans lequel une seule paire de clés et de valeurs est utilisée pour toutes les têtes d’attention, ce qui diffère des schémas d’attention multi-têtes traditionnels. Cette approche améliore l’évolutivité du modèle pendant l’inférence sans avoir d’impact significatif sur le processus de préformation, améliorant ainsi la performance et l’efficacité globales du modèle.

3. Quelles sont les principales applications des Falcon 40B et 180B ?

Le Falcon 40B est polyvalent et convient à diverses tâches, notamment la génération de contenu, le service à la clientèle et la traduction. Le Falcon 180B, plus avancé, excelle dans les tâches complexes qui requièrent un raisonnement approfondi, telles que la recherche avancée, le codage, l’évaluation des compétences et le contrôle des connaissances. Sa formation approfondie sur divers ensembles de données en fait également un outil puissant pour la formation de robots Gen-AI.

4. Falcon LLM peut-il être personnalisé pour des cas d’utilisation spécifiques ?

Oui, l’un des principaux avantages de Falcon LLM est sa nature open-source, qui permet aux utilisateurs de personnaliser et d’affiner les modèles pour des applications spécifiques. Le modèle Falcon 180B, par exemple, existe en deux versions : un modèle standard pré-entraîné et une version optimisée pour le chat, chacun répondant à des besoins différents. Cette flexibilité permet aux organisations d’adapter le modèle à leurs besoins spécifiques.

5. Quelles sont les exigences informatiques pour l’exécution des modèles Falcon LLM ?

L’exécution des modèles Falcon LLM, en particulier les variantes les plus grandes comme le Falcon 180B, nécessite des ressources informatiques considérables. Par exemple, Falcon 180B a besoin d’environ 640 Go de mémoire pour l’inférence, et sa grande taille le rend difficile à exécuter sur des systèmes informatiques standard. Cette forte demande de ressources doit être prise en compte lors de la planification de l’utilisation du modèle, en particulier pour les opérations continues.

6. Comment le programme Falcon LLM contribue-t-il à la recherche et au développement dans le domaine de l’IA ?

Le cadre open-source de Falcon LLM contribue de manière significative à la recherche et au développement de l’IA en fournissant une plateforme pour la collaboration et l’innovation à l’échelle mondiale. Les chercheurs et les développeurs peuvent contribuer au modèle et l’affiner, ce qui permet des avancées rapides dans le domaine de l’IA. Cette approche collaborative permet à Falcon LLM de rester à la pointe de la technologie de l’IA et de s’adapter à l’évolution des besoins et des défis.

7. Qui gagnera entre Falcon LLM et LLaMA ?

Dans cette comparaison, Falcon apparaît comme le modèle le plus avantageux. La taille réduite de Falcon rend son entraînement et son utilisation moins intensifs en termes de calcul, ce qui est important pour ceux qui recherchent des solutions d’IA efficaces. Il excelle dans des tâches telles que la génération de textes, la traduction de langues et un large éventail de création de contenu créatif, faisant preuve d’un haut degré de polyvalence et de compétence. En outre, la capacité de Falcon à faciliter les tâches de codage accroît encore son utilité dans diverses applications technologiques.


D’autre part, LLaMA, tout en étant un modèle formidable en soi, est confronté à certaines limites dans cette comparaison. Sa taille plus importante se traduit par un coût de calcul plus élevé, tant pour la formation que pour l’utilisation, ce qui peut constituer un facteur important pour les utilisateurs disposant de ressources limitées. En termes de performances, LLaMA n’atteint pas tout à fait l’efficacité de Falcon dans la génération de textes, la traduction de langues et la création de divers types de contenus créatifs. En outre, ses capacités ne s’étendent pas aux tâches de codage, ce qui limite son applicabilité dans les scénarios où une assistance à la programmation est nécessaire.

Bien que Falcon et LLaMA soient tous deux impressionnants dans leurs domaines respectifs, la conception plus petite et plus efficace de Falcon, associée à son éventail plus large de capacités, y compris le codage, lui confère un avantage dans cette comparaison.

Les crédits d’IA générative d’Adobe Firefly pour les concepteurs [Latest Update]

Posted on November 15, 2023 by - Conception, Entreprises, Intelligence artificielle, Outils d'IA

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!

Le marché mondial de l’IA générative dans la conception devrait monter en flèche, atteignant un montant stupéfiant de 7 754,83 millions de dollars d’ici 2032, avec un taux de croissance remarquable de
34.11%
.

En septembre, Adobe est devenu l’un des principaux acteurs de cette révolution en lançant une innovation révolutionnaire, l’application web
l’application web Firefly
. Plus tard, ils l’ont enrichi de nouvelles fonctionnalités. Pour les designers, cette plateforme est comme un endroit amusant où ils peuvent utiliser l’IA pour rendre leurs idées créatives encore meilleures.

Après une période bêta de six mois couronnée de succès, Adobe a intégré en toute transparence les fonctionnalités de Firefly dans son écosystème créatif, notamment Adobe Creative Cloud, Adobe Express et Adobe Experience Cloud, et les a rendues disponibles pour une utilisation commerciale.

Dans ce blog, nous verrons comment l’IA générative d’Adobe avec crédits, alimentée par Firefly, change la donne pour les concepteurs.

Le pouvoir créatif des modèles d’IA générative de Firefly

Les modèles d’IA générative de Firefly couvrent divers domaines créatifs, notamment les images, les effets de texte et les vecteurs. Ces modèles sont impressionnants car ils peuvent comprendre et réagir à des instructions écrites dans plus de 100 langues. Ainsi, les concepteurs du monde entier peuvent créer un contenu captivant et commercialement viable.

Ce qui est encore plus intéressant, c’est qu’Adobe a intégré les fonctionnalités de Firefly dans plusieurs applications de Creative Cloud. Il offre un large éventail de possibilités créatives. Parmi les exemples, citons Generative Fill et Generative Expand dans Photoshop, Generative Recolor dans Illustrator, et Text to Image et Text Effects dans Adobe Express.

Donner aux concepteurs les moyens d’une innovation au niveau de l’entreprise

L’engagement d’Adobe à apporter de nouvelles idées et technologies ne s’adresse pas seulement aux créateurs individuels, mais aussi aux grandes entreprises. Avec Firefly for Enterprise, Adobe GenStudio et Express for Enterprise se dotent de fonctionnalités d’IA générative de pointe. En étroite collaboration avec les entreprises clientes, Adobe leur permet de personnaliser les modèles d’IA en utilisant leurs propres ressources et du contenu spécifique à leur marque.

Des entreprises internationales de renom telles que Accenture, IHG Hotels & Resorts, Mattel, NASCAR, NVIDIA, ServiceNow et Omnicom utilisent déjà Firefly pour faciliter et accélérer leur travail. Ils l’utilisent pour économiser de l’argent et accélérer la préparation de leur contenu.

En outre, les entreprises clientes ont accès aux API de Firefly. Cela leur permet d’intégrer facilement cette puissance créative dans leurs propres écosystèmes et flux de travail automatisés. L’avantage supplémentaire de l’indemnisation au titre de la propriété intellectuelle garantit que le contenu généré par Firefly reste sécurisé et exempt de complications juridiques.

Une nouvelle ère de crédits d’IA générative

Adobe a mis en place un système de crédits pour Generative AI afin de rendre les flux de production d’images génératives plus accessibles et plus flexibles.

Les utilisateurs de l’application web Firefly, d’Express Premium et des plans payants Creative Cloud reçoivent désormais une allocation de crédits génératifs “rapides”. Ces crédits servent de jetons. Les utilisateurs peuvent donc convertir les messages textes en images et en vecteurs à l’aide d’applications telles que Photoshop, Illustrator, Express et l’application web Firefly.

Ceux qui ont épuisé leurs crédits génératifs “rapides” initiaux peuvent continuer à générer du contenu à un rythme plus lent ou choisir d’acheter des crédits supplémentaires par le biais d’un plan d’abonnement payant à Firefly.

En novembre 2023, Adobe prévoit d’offrir aux utilisateurs la possibilité d’acquérir des crédits génératifs “rapides” supplémentaires par le biais d’un pack d’abonnement. Cette évolution permettra d’exploiter encore plus facilement le potentiel créatif de l’IA générative.

1. Qu’est-ce que les crédits génératifs ?

Les crédits génératifs sont ce que vous utilisez pour accéder aux fonctions d’IA générative de Firefly dans les applications pour lesquelles vous avez des droits. Votre solde de crédit génératif est reconstitué chaque mois.

2. Quand vos crédits génératifs sont-ils renouvelés ?

Si vous avez un abonnement payant, vos crédits génératifs sont actualisés tous les mois, en fonction de la date à laquelle votre plan a commencé à être facturé. Par exemple, si votre plan a débuté le 15, vos crédits seront réinitialisés le 15 de chaque mois. En tant qu’utilisateur gratuit sans abonnement, vous recevez des crédits génératifs lorsque vous utilisez pour la première fois une fonction alimentée par Firefly. Par exemple, si vous vous connectez au site Firefly et que vous utilisez Text to Image le 15, vous obtenez 25 crédits génératifs, qui dureront jusqu’au 15 du mois suivant. La prochaine fois que vous utiliserez une fonction Firefly pour la première fois au cours d’un nouveau mois, vous obtiendrez de nouveaux crédits qui dureront un mois à compter de cette date.

3. Comment les crédits génératifs sont-ils consommés ?

Le nombre de crédits génératifs que vous utilisez dépend du coût de calcul et de la valeur de la fonction d’IA générative que vous utilisez. Par exemple, vous utiliserez des crédits lorsque vous sélectionnerez “Générer” dans Effets de texte ou “Charger plus” ou “Rafraîchir” dans Conversion texte-image.

Comment les crédits génératifs sont-ils consommés ?

Source de l’image

 

Cependant, vous n’utiliserez pas de crédits pour les actions étiquetées “0” dans le tableau des taux ou lorsque vous regardez des échantillons dans la galerie Firefly, à moins que vous ne sélectionniez “Rafraîchir”, ce qui génère du nouveau contenu et utilise donc des crédits.

Adobe firefly Tableau des taux d'utilisation des crédits génératifs

Source de l’image

 

Les taux de consommation de crédits s’appliquent aux images standard jusqu’à 2000 x 2000 pixels. Pour bénéficier de ces tarifs, assurez-vous d’utiliser la dernière version du logiciel. Les tarifs d’utilisation peuvent varier et les plans sont susceptibles d’être modifiés.

Adobe Firefly est en constante évolution et il est prévu de mettre à jour la grille tarifaire au fur et à mesure de l’ajout de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux services, tels que des images à plus haute résolution, des animations, des vidéos et des capacités d’IA générative en 3D. La consommation de crédits pour ces nouvelles fonctionnalités pourrait être plus élevée que les taux actuels.

4. Combien de crédits génératifs sont inclus dans votre plan ?

Votre plan prévoit un certain nombre de crédits génératifs mensuels, utilisables pour les fonctionnalités d’IA générative d’Adobe Firefly dans les applications auxquelles vous avez droit. Ces crédits sont réinitialisés chaque mois. Si vous détenez plusieurs abonnements, le total de vos crédits est une combinaison de l’allocation de chaque plan. Les abonnements payants à Creative Cloud et Adobe Stock offrent un nombre spécifique de créations mensuelles, après quoi la vitesse des fonctions d’IA peut diminuer.

Les plans payants Adobe Express et Adobe Firefly comprennent également des créations mensuelles spécifiques, autorisant deux actions par jour après épuisement des crédits jusqu’au cycle suivant. Les utilisateurs du plan gratuit reçoivent des créations mensuelles spécifiques, avec la possibilité de mettre à niveau pour un accès continu après avoir atteint leur limite.

5. Comment pouvez-vous vérifier les crédits génératifs restants ?

Si vous disposez d’un identifiant Adobe, vous pouvez consulter votre solde de crédits génératifs dans votre compte Adobe. Elle affiche votre allocation et votre utilisation mensuelles. Pour une période limitée, les abonnés payants à Creative Cloud, Adobe Firefly, Adobe Express et Adobe Stock ne seront pas confrontés à des limites de crédit malgré le compteur affiché. Les limites de crédit devraient être appliquées après le 1er janvier 2024.

6. Les crédits génératifs sont-ils reportés au mois suivant ?

Non, les crédits génératifs ne sont pas reportés. Les ressources informatiques fixes dans le nuage supposent une allocation spécifique par utilisateur chaque mois. Le solde de votre crédit est réinitialisé chaque mois au montant alloué.

7. Que faire si vous avez plusieurs abonnements ?

En cas d’abonnements multiples, vos crédits génératifs sont cumulés et s’ajoutent à ceux de chaque plan. Par exemple, si vous possédez à la fois Illustrator et Photoshop, vous pouvez utiliser des crédits dans l’une ou l’autre application, ainsi que dans Adobe Express ou Firefly. Le total de vos crédits mensuels est égal à la somme des allocations de chaque plan.

abonnements multiples adobe firefly generative ai crédits

Source de l’image

 

8. Que se passe-t-il si vous épuisez vos crédits de production ?

Vos crédits sont réinitialisés chaque mois. Jusqu’au 1er janvier 2024, les abonnés payants ne seront pas soumis à des limites de crédit. Après l’application de la limite de crédit, les utilisateurs payants de Creative Cloud et d’Adobe Stock peuvent constater un ralentissement de l’utilisation des fonctions d’IA, tandis que les utilisateurs payants d’Adobe Express et d’Adobe Firefly peuvent effectuer deux actions par jour. Les utilisateurs gratuits peuvent effectuer une mise à niveau pour bénéficier d’une création continue.

9. Et si vous avez besoin de plus de crédits génératifs ?

Jusqu’à ce que des limites de crédit soient imposées, les abonnés payants peuvent créer au-delà de leur limite mensuelle. Les utilisateurs gratuits peuvent effectuer une mise à niveau pour bénéficier d’un accès continu.

10. Pourquoi Adobe utilise-t-il des crédits génératifs ?

Les crédits génératifs facilitent l’exploration et la création à l’aide de la technologie d’IA d’Adobe Firefly dans les applications Adobe. Ils reflètent les ressources informatiques nécessaires pour le contenu généré par l’IA. Votre abonnement détermine votre allocation mensuelle de crédits, la consommation étant basée sur le coût de calcul et la valeur de la fonction d’IA.

11. Les crédits génératifs sont-ils partagés dans les plans d’équipe ou d’entreprise ?

Les crédits génératifs sont individuels et ne peuvent être partagés entre plusieurs utilisateurs au sein d’équipes ou de plans d’entreprise.

12. Les crédits Adobe Stock et les crédits génératifs sont-ils interchangeables ?

Non, les crédits Adobe Stock et les crédits génératifs sont distincts. Les crédits Adobe Stock permettent d’acquérir des licences sur le site Adobe Stock, tandis que les crédits génératifs permettent de créer du contenu à l’aide des fonctionnalités de Firefly.

13. Qu’en est-il des futures capacités et fonctionnalités de l’IA ?

Les introductions futures telles que la 3D, la vidéo ou la génération d’images et de vecteurs à plus haute résolution peuvent nécessiter des crédits génératifs supplémentaires ou entraîner des coûts additionnels. Surveillez notre tableau des tarifs pour les mises à jour.

Confiance et transparence dans les contenus générés par l’IA

L’initiative Firefly d’Adobe garantit la confiance et la transparence des contenus générés par l’IA. Il utilise une gamme de modèles, chacun d’entre eux étant conçu pour répondre aux besoins d’utilisateurs ayant des compétences variées et travaillant dans des cas d’utilisation divers.

En fait, l’engagement d’Adobe en faveur d’une IA éthique est évident dans son modèle initial, puisqu’il a été formé à partir de données ne violant pas le droit d’auteur. Il garantit ainsi que le contenu généré peut être utilisé sans risque à des fins commerciales. En outre, lors de l’introduction de nouveaux modèles Firefly, Adobe donne la priorité à la correction des biais nuisibles potentiels.

Références de contenu – L'”étiquette nutritionnelle” numérique

Adobe a doté chaque ressource générée à l’aide de Firefly d’identifiants de contenu, qui font office d'”étiquette nutritionnelle” numérique. Ces références fournissent des informations essentielles, telles que le nom du bien, la date de création, les outils utilisés pour la création et toutes les modifications apportées.

Ces données s’appuient sur une technologie libre et gratuite de l’initiative pour l’authenticité du contenu (CAI). Il reste ainsi associé au contenu, quel que soit l’endroit où il est utilisé, publié ou stocké. Cela facilite l’attribution correcte et aide les consommateurs à prendre des décisions éclairées sur le contenu numérique.

Modèles d’IA de nouvelle génération

Lors d’une
de deux heures à Los Angeles en octobre, Adobe a lancé plusieurs modèles d’IA de pointe.
 à Los Angeles en octobre, Adobe a lancé plusieurs modèles d’IA d’avant-garde, dont Firefly Image 2, qui est un modèle d’intelligence artificielle.
Firefly Image 2
 sous les feux de la rampe. Cette itération du générateur d’images Firefly AI original, qui alimente des fonctions telles que le remplissage génératif de Photoshop, offre des images de plus haute résolution avec des détails complexes.

Les utilisateurs peuvent bénéficier d’un meilleur réalisme grâce à des détails tels que le feuillage, la texture de la peau, les cheveux, les mains et les traits du visage dans des rendus humains photoréalistes. Adobe a mis Firefly Image 2 à la disposition des utilisateurs via la version bêta de Firefly sur le web, avec des projets d’intégration dans les applications Creative Cloud à l’horizon.

La nouvelle frontière du graphisme vectoriel

Lors du même événement, Adobe a également annoncé l’introduction de deux nouveaux modèles Firefly axés sur la génération d’images vectorielles et de modèles de conception. Le modèle vectoriel Firefly est considéré comme la première solution d’IA générative pour la création de graphiques vectoriels à partir d’invites textuelles. Ce modèle ouvre la voie à un large éventail d’applications, allant de la rationalisation du marketing et de la création de graphiques publicitaires à l’élaboration d’idées et de planches d’ambiance, offrant aux concepteurs un tout nouveau champ de possibilités créatives.

Regarder vers l’avenir

L’IA générative d’Adobe, qui s’appuie sur la plateforme Firefly, redessine le paysage de la conception. Des créateurs individuels aux entreprises et aux marques mondiales, cette technologie offre un potentiel créatif passionnant.

Grâce à des fonctionnalités innovantes telles que Generative Credits et à son engagement en faveur de la transparence, Adobe ne se contente pas de faire progresser les outils de création, mais instaure également la confiance et des pratiques éthiques en matière d’intelligence artificielle dans le secteur de la conception. L’avenir s’annonce prometteur pour les concepteurs qui exploiteront le potentiel de l’IA générative de Firefly.

En savoir plus : Grok Generative AI : capacités, prix et technologie

Grok Generative AI : capacités, prix et technologie

Posted on November 10, 2023 by - Entreprises, Intelligence artificielle, Intelligence économique, Outils d'IA

On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.

En 2022, l’adoption de l’IA a fait un bond en avant. L’IA générative à grande échelle représente environ 23% du monde de la technologie. En 2025, l’excitation monte encore d’un cran avec une adoption de l’IA à grande échelle de 46 %. En plein milieu de cette révolution de l’IA, un nouvel acteur passionnant fait son entrée. Le 4 novembre 2023, Elon Musk a révélé Grok, un modèle d’IA qui change la donne.

Grok n’est pas là pour jouer les petits bras, mais pour repousser les limites de ce que l’IA peut faire.

Grok n’est pas un assistant IA comme les autres ; il est conçu pour être spirituel, intelligent et capable de répondre à un large éventail de questions. Dans ce blog, nous allons explorer ce qu’est Grok, ses capacités et pourquoi il suscite tant d’enthousiasme.

Grok : The Heart of X (Précédemment Twitter)

Grok trouve sa nouvelle maison à l’intérieur
X
qui était auparavant connu sous le nom de Twitter. Mais il ne s’agit pas seulement d’un changement de marque ; il s’agit d’une avancée significative en matière de capacités d’IA. Grok est le fruit de l’imagination de X, et il est conçu pour faire plus que donner des réponses ennuyeuses. Il veut vous divertir, vous impliquer, et il aime même rire.

La centrale de la connaissance

Grok se distingue par son accès aux connaissances en temps réel, grâce à son intégration à la plateforme X. Cela signifie qu’il est au courant des derniers événements. Cela fait de Grok une véritable centrale lorsqu’il s’agit de répondre aux questions les plus délicates, que la plupart des autres modèles d’IA pourraient tout simplement éviter.

Grok est relativement jeune dans le monde de l’IA. Elle n’existe que depuis quatre mois et ne s’entraîne que depuis deux mois. Néanmoins, il est déjà très prometteur et X promet d’autres améliorations dans les jours à venir.

Grok-1 : le moteur de Grok

Grok-1 est le moteur des capacités de Grok. Ce grand modèle linguistique (LLM) a été élaboré pendant quatre mois et a fait l’objet d’une formation approfondie.

Pour vous donner une idée, la première version, Grok-0, a été entraînée avec 33 milliards de paramètres. C’est comme si un moteur suralimenté était en place. Il pourrait faire jeu égal avec LLaMa 2 de Metaqui compte 70 milliards de paramètres. Grok-1 est un témoignage de ce qu’un développement et une formation ciblés peuvent faire.

Comment Grok-1 est-il devenu si intelligent ? Il a été soumis à une formation intensive sur mesure, basée sur les éléments suivants
Kubernetes
,
Rouille
et JAX. De plus, Grok-1 dispose d’un accès à Internet en temps réel. C’est toujours surfer sur le web, se tenir au courant de toutes les dernières informations.

Mais il y a un hic : Grok n’est pas parfait. Il peut parfois générer des informations qui ne sont pas tout à fait exactes, voire qui se contredisent. Mais xAILa startup d’IA d’Elon Musk, intégrée à X, a pour mission d’améliorer Grok. Ils ont besoin de votre aide et de vos commentaires pour s’assurer que Grok comprend le contexte, devient plus polyvalent et peut traiter les requêtes difficiles de manière impeccable.

Critères de référence et au-delà

Grok-1 a été mis à l’épreuve à l’aide de divers points de référence, et les résultats sont impressionnants. Il a obtenu un score de 63,2 % pour la tâche de codage HumanEval et un score encore plus impressionnant de 73 % pour le test de référence MMLU. Bien qu’il ne soit pas à la hauteur GPT-4La xAI est très impressionnée par les progrès de Grok-1. Ils affirment qu’il a beaucoup progressé depuis Grok-0, ce qui représente une amélioration considérable.

Le défi académique

Grok-1 ne s’arrête pas aux problèmes mathématiques. Il réussit d’autres tests tels que MMLU et HumanEval et fait même preuve de ses compétences en matière de codage en Python. Et si cela ne suffit pas, il peut relever des défis mathématiques au niveau du collège et du lycée.

En particulier, Grok-1 a obtenu la note C (59 %) aux épreuves finales nationales de mathématiques du lycée hongrois en 2023, surpassant ainsi
Claude 2
 (55 %), tandis que GPT-4 a obtenu la note B avec 68 %.

Ces résultats montrent clairement que Grok-1 est un grand pas en avant, dépassant même la solution OpenAI
GPT-3.5
 à de nombreux égards. Ce qui est remarquable, c’est que Grok-1 y parvient avec moins d’ensembles de données et sans exiger de grandes capacités de calcul.

Infographie Grok - en quoi est-il meilleur que le GPT 3.5 ?

La version limitée de Grok – Combien ça coûte ?

Pour l’instant, la version bêta de Grok est disponible pour un groupe restreint d’utilisateurs aux États-Unis.

Mais voici la partie la plus excitante : l’impatience grandit car Grok s’apprête à ouvrir ses portes au public.
X Premium+
 abonnés. Pour seulement 1 300 euros par mois, lorsque vous y accédez depuis votre ordinateur de bureau, vous aurez les clés du potentiel super-intelligent de Grok.

Conclusion

Grok représente une avancée significative dans le monde de l’IA. Avec son mélange de connaissances, d’esprit et de capacités, il est prêt à avoir un impact important sur la façon dont vous interagissez avec la technologie. Grok continue d’évoluer et d’affiner ses compétences, il ne se contente pas de répondre aux questions, il change la façon dont vous les posez. Dans les jours à venir, attendez-vous à des développements encore plus passionnants de la part de cette IA intelligente et pleine d’esprit.

Vision GPT-4 : De quoi est-elle capable et pourquoi est-elle importante ?

Posted on November 7, 2023 by - Intelligence artificielle, Outils d'IA

GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are

C’est là qu’intervient GPT-4 Vision (GPT-4V), une avancée révolutionnaire d’OpenAI qui combine la puissance de l’apprentissage profond et de la vision par ordinateur.

Ce modèle va au-delà de la compréhension du texte et s’intéresse au contenu visuel. Alors que le GPT-3 excellait dans la compréhension des textes, le GPT-4 Vision fait un bond monumental en intégrant des éléments visuels dans son répertoire.

Dans ce blog, nous explorerons le monde captivant de la vision GPT-4, en examinant ses applications potentielles, la technologie sous-jacente et les considérations éthiques associées à ce puissant développement de l’IA.

Qu’est-ce que le GPT-4 Vision (GPT-4V) ?

GPT-4 Vision, souvent appelé GPT-4V, représente une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’intégrer des modalités supplémentaires, telles que des images, dans de grands modèles linguistiques (LLM). Cette innovation ouvre de nouveaux horizons à l’intelligence artificielle, car les MAIT multimodaux ont le potentiel d’étendre les capacités des systèmes basés sur le langage, d’introduire de nouvelles interfaces et de résoudre un plus large éventail de tâches, offrant en fin de compte des expériences uniques aux utilisateurs. Il s’appuie sur les succès de GPT-3, un modèle réputé pour sa compréhension du langage naturel. Le GPT-4 Vision conserve non seulement cette compréhension du texte, mais étend également ses capacités de traitement et de génération de contenu visuel.

Ce modèle d’IA multimodale possède la capacité unique de comprendre les informations textuelles et visuelles. Voici un aperçu de son immense potentiel :

Réponse aux questions visuelles (VQA)

Le GPT-4V peut répondre à des questions sur des images, par exemple : “Quel est ce chien ?” ou “Que se passe-t-il sur cette image ?”.

Classification des images

Il peut identifier des objets et des scènes dans les images, en distinguant les voitures, les chats, les plages, etc.

Légende des images

Le GPT-4V peut générer des descriptions d’images, en créant des phrases telles que “Un chat noir assis sur un canapé rouge” ou “Un groupe de personnes jouant au volley-ball sur la plage”.

Traduction d’images

Le modèle peut traduire d’une langue à l’autre le texte contenu dans les images.

Création littéraire

La GPT-4V ne se limite pas à comprendre et à générer du texte ; elle peut également créer divers formats de contenu créatif, notamment des poèmes, des codes, des scripts, des pièces musicales, des courriels et des lettres, et incorporer des images de manière transparente.


En savoir plus :


Contexte GPT-4 Turbo 128K : Tout ce qu’il faut savoir

Comment accéder à GPT-4 Vision ?

L’accès à GPT-4 Vision se fait principalement par le biais d’API fournies par OpenAI. Ces API permettent aux développeurs d’intégrer le modèle dans leurs applications et d’en exploiter les capacités pour diverses tâches. OpenAI propose différents niveaux de prix et plans d’utilisation pour GPT-4 Vision, ce qui le rend accessible à de nombreux utilisateurs. La disponibilité de GPT-4 Vision par le biais d’API la rend polyvalente et adaptable à divers cas d’utilisation.

Combien coûte GPT-4 Vision ?

Le prix de GPT-4 Vision peut varier en fonction de l’utilisation, du volume et des API ou services spécifiques que vous choisissez. OpenAI fournit généralement des informations tarifaires détaillées sur son site web officiel ou sur son portail de développeurs. Les utilisateurs peuvent explorer les niveaux de prix, les limites d’utilisation et les options d’abonnement pour déterminer le plan le plus approprié.

Quelle est la différence entre GPT-3 et GPT-4 Vision ?

Le GPT-4 Vision représente une avancée significative par rapport au GPT-3, principalement en ce qui concerne sa capacité à comprendre et à générer du contenu visuel. Alors que le GPT-3 se concentrait sur la compréhension et la génération de textes, le GPT-4 Vision intègre de manière transparente le texte et les images dans ses capacités. Voici les principales différences entre les deux modèles :

Capacité multimodale

GPT-4 Vision peut traiter et comprendre simultanément du texte et des images, ce qui en fait une véritable IA multimodale. Le GPT-3, en revanche, se concentre principalement sur le texte.

Compréhension visuelle

GPT-4 Vision peut analyser et interpréter des images, en fournissant des descriptions détaillées et des réponses à des questions sur le contenu visuel. Le GPT-3 n’a pas cette capacité, car il opère principalement dans le domaine du texte.

Génération de contenu

Alors que le GPT-3 est capable de générer des contenus textuels, le GPT-4 Vision passe à la vitesse supérieure en incorporant des images dans des contenus créatifs, qu’il s’agisse de poèmes, de codes, de scripts ou de compositions musicales.

Traduction basée sur l’image

GPT-4 Vision peut traduire le texte d’une image d’une langue à l’autre, une tâche qui dépasse les capacités de GPT-3.

Quelle est la technologie utilisée par GPT-4 Vision ?

Pour apprécier pleinement les capacités de GPT-4 Vision, il est important de comprendre la technologie qui sous-tend sa fonctionnalité. À la base, GPT-4 Vision s’appuie sur des techniques d’apprentissage profond, en particulier des réseaux neuronaux.

Le modèle comprend plusieurs couches de nœuds interconnectés, imitant la structure du cerveau humain, ce qui lui permet de traiter et de comprendre efficacement de vastes ensembles de données. Les principaux composants technologiques de GPT-4 Vision sont les suivants :

1. Architecture du transformateur

Comme ses prédécesseurs, GPT-4 Vision utilise l’architecture du transformateur, qui excelle dans le traitement des données séquentielles. Cette architecture est idéale pour le traitement des informations textuelles et visuelles et constitue une base solide pour les capacités du modèle.

2. Apprentissage multimodal

La caractéristique principale de GPT-4 Vision est sa capacité d’apprentissage multimodal. Cela signifie que le modèle peut traiter simultanément du texte et des images, ce qui lui permet de générer des descriptions textuelles d’images, de répondre à des questions sur le contenu visuel et même de générer des images sur la base de descriptions textuelles. La fusion de ces modalités est la clé de la polyvalence de GPT-4 Vision.

3. Pré-entraînement et mise au point

Le GPT-4 Vision est soumis à un processus de formation en deux phases. Dans la phase de préformation, il apprend à comprendre et à générer du texte et des images en analysant de vastes ensembles de données. Par la suite, il subit un réglage fin, un processus de formation spécifique au domaine qui affine ses capacités pour les applications.


Voici LLaVA :


Le nouveau concurrent du GPT-4 Vision

Conclusion

GPT-4 Vision est un nouvel outil puissant qui a le potentiel de révolutionner un large éventail d’industries et d’applications.

Au fur et à mesure de son développement, il est probable qu’il devienne encore plus puissant et polyvalent, ouvrant de nouveaux horizons aux applications basées sur l’IA. Néanmoins, le développement et le déploiement responsables de GPT-4 Vision, tout en équilibrant l’innovation et les considérations éthiques, sont primordiaux pour garantir que cet outil puissant profite à la société.

Alors que nous entrons à grands pas dans l’ère de l’IA, il est impératif d’adapter nos pratiques et nos réglementations afin d’exploiter tout le potentiel de la vision GPT-4 pour l’amélioration de l’humanité.


En savoir plus :


L’entreprise ChatGPT d’OpenAI : Coût, avantages et sécurité

Foire aux questions (FAQ)

1. Qu’est-ce que la vision GPT et comment fonctionne-t-elle pour la reconnaissance d’images ?

GPT Vision est une technologie d’intelligence artificielle qui analyse automatiquement les images pour identifier des objets, du texte, des personnes, etc. Les utilisateurs n’ont qu’à télécharger une image, et GPT Vision peut fournir des descriptions du contenu de l’image, permettant ainsi la conversion de l’image en texte.

2. Quelles sont les capacités d’OCR de GPT Vision et quels types de texte peuvent être reconnus ?

GPT Vision dispose d’une technologie OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) à la pointe de l’industrie qui permet de reconnaître avec précision le texte dans les images, y compris le texte manuscrit. Il peut convertir des textes imprimés et manuscrits en textes électroniques avec une grande précision, ce qui le rend utile dans divers scénarios.

 

3. GPT Vision peut-il analyser des tableaux et des graphiques complexes ?

Oui, GPT Vision peut analyser des diagrammes et des graphiques complexes, ce qui le rend utile pour des tâches telles que l’extraction d’informations à partir de visualisations de données.

4. Le GPT-4V prend-il en charge la reconnaissance interlinguistique pour le contenu des images ?

Oui, le GPT-4V prend en charge la reconnaissance multilingue, y compris les principales langues internationales telles que le chinois, l’anglais, le japonais, etc. Il peut reconnaître avec précision le contenu des images dans différentes langues et les convertir en descriptions textuelles correspondantes.

5. Dans quels scénarios d’application les capacités de reconnaissance d’images du GPT-4V peuvent-elles être utilisées ?

Les capacités de reconnaissance d’images du GPT-4V ont de nombreuses applications, notamment le commerce électronique, la numérisation de documents, les services d’accessibilité, l’apprentissage des langues, etc. Il peut aider les particuliers et les entreprises à traiter des tâches à forte intensité d’images afin d’améliorer l’efficacité de leur travail.

6. Quels types d’images le GPT-4V peut-il analyser ?

Le GPT-4V peut analyser différents types d’images, y compris des photos, des dessins, des diagrammes et des graphiques, à condition que l’image soit suffisamment claire pour être interprétée.

7. Le GPT-4V peut-il reconnaître du texte dans des documents manuscrits ?

Oui, le GPT-4V peut reconnaître du texte dans des documents manuscrits avec une grande précision, grâce à sa technologie OCR avancée.

8. Le GPT-4V permet-il la reconnaissance de textes en plusieurs langues ?

Oui, le GPT-4V prend en charge la reconnaissance multilingue et peut reconnaître du texte dans plusieurs langues, ce qui le rend adapté à un large éventail d’utilisateurs.

9. Quelle est la précision du GPT-4V en matière de reconnaissance d’images ?

La précision de la reconnaissance d’images par le GPT-4V varie en fonction de la complexité et de la qualité de l’image. Il a tendance à être très précis pour les images plus simples comme les produits ou les logos et s’améliore continuellement avec l’entraînement.

10. Y a-t-il des limites d’utilisation pour le GPT-4V ?

– Les limites d’utilisation de GPT-4V dépendent du plan d’abonnement de l’utilisateur. Les utilisateurs gratuits peuvent avoir un nombre limité d’invites par mois, tandis que les plans payants peuvent offrir des limites plus élevées ou aucune limite. En outre, des filtres de contenu sont en place pour prévenir les cas d’utilisation préjudiciable.

Trivia (ou pas ?!)